我现在想在训练过程中，前100个iteration对某个Variable和其他所有的参数一起进行权重更新，然后在100个iteration之后就停止对这个参数的训练，其他参数继续照常训练，请问这个在tensorflow中要怎么实现？
tensorflow如何在训练一定迭代次数后停止对某个参数的训练，而继续对其他参数进行训练？
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- 2019-03-22 16:55回答 1 已采纳 https://stackoverflow.com/questions/35298326/freeze-some-variables-scopes-in-tensorflow-stop-gradien
- 2018-09-18 03:37回答 2 已采纳 https://blog.csdn.net/zwwhsxq/article/details/80525016 https://blog.csdn.net/AManFromEarth/article/
- 2023-02-18 11:34回答 4 已采纳 方案来自 梦想橡皮擦 狂飙组基于 GPT 编写的 “程秘” 这个问题可能是由于在重新训练时没有正确处理数据集的划分而导致的，特别是训练数据集和测试数据集的划分。在划分数据集时，通常会将数据集分为训练
- 2023-08-21 17:34阿Q说代码的博客 模型训练是指使用算法和数据对机器学习模型进行参数调整和优化的过程。模型训练一般包含以下步骤：数据收集、数据预处理、模型选择、模型训练、模型评估、超参数调优、模型部署、持续优化。
- 2021-08-09 15:02回答 2 已采纳 看你的运行结果是你的cuda版本过于低，gpu的性能没有完全利用，观察你的loss几乎没有变化，loss要下降趋势才是正常运行结果，调整一下超参数试试
- 2022-08-01 00:41回答 1 已采纳 Set up your data format vector and pass it into the Model for inference
- 2021-08-10 14:14回答 1 已采纳 如果有构建网络的代码，就可以。如果，没有构建网络的代码，那么需要有meta文件，这个是保存网络结构的。
- 2019-12-30 23:29弈休丶的博客 一.前沿 最近在研究基于yolo3的特征提取方法的人工智能AI识别， 二.环境介绍 cuda_9.0.176_win10 cudnn-9.0-windows10-x64-v7 tensorflow-gpu1.7.0 numpy1.16.0 keras2.1.6 python3.6 ...
- 2020-04-28 10:03回答 1 已采纳 笔记本的显示卡散热不行，显存也小，所以不稳定。建议你找桌面GTX1060/1660以上的卡来测试。
- 2023-02-03 11:52回答 4 已采纳 后续增加numpy解决
- 2020-04-23 14:40回答 2 已采纳 不能用了，权重和网络结构是一一对应的，也就是你定义网络各层的参数， 如果网络结构变了，参数就不能用了。 esnet和densenet的网络结构差别很大，你以前的参数肯定是用不了了。 你可以去官网
- 2022-10-20 19:11小六oO的博客 在机器学习和相关领域，人工神经网络（人工神经网络）的计算模型灵感来自动物的中枢神经系统（尤其是脑），并且被用于估计或可以依赖于大量的输入和一般的未知近似函数。人工神经网络通常呈现为相互连接的“神经元”...
- 2022-04-21 22:20回答 2 已采纳 一般来说用之前的权重文件当作预训练模型是有助于提高一些准确率的，前提条件是你的新数据对于旧数据集来说是新的数据分布（除非新数据和旧数据差不多，不然增加数据量可以增大数据分布区间的）
- 2023-08-10 09:23禅与计算机程序设计艺术的博客 1986年，深度学习(Deep Learning)火爆，它提出了一个名为“深层神经网络”（Deep Neural Networks）的新型机器学习模型。...这主要是由于深度神经网络在训练初期面临着“梯度消失”或“梯度爆炸”的问题。
- 2022-11-24 23:29参宿7的博客 深度强化学习DRL现存问题和训练指南（D3QN（Dueling Double DQN））
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